JOURNEY SCORE

Analizar el customer journey proporciona una poderosa visibilidad de las interacciones multicanal que tenemos con nuestros clientes. Transforma la manera en que nos enfrentamos al viaje del cliente con la organización, proveyéndonos de un enfoque novedoso y de herramientas mediante las cuales analizamos esas interacciones, con el fin de diagnosticar y resolver problemas, e identificar oportunidades de cara a mejorar las experiencias de nuestros clientes.
El Journey Score es una herramienta de medición diseñada para monitorizar la calidad desde esa perspectiva del Customer Journey, a través de múltiples canales y a lo largo del tiempo.

Journey Score combina cientos de atributos de las diferentes interacciones y de las respuestas del cliente a las encuestas de satisfacción, puntuando asimismo el sentimiento para suministrar una evaluación completa del Viaje del Cliente.
El Journey Excellence Score ofrece un método coherente e integrado para medir la experiencia de los clientes, permitiendo a las organizaciones identificar fácil y rápidamente ineficiencias y malas experiencias en los viajes de los clientes. Mediante métodos predictivos se pueden prever futuras experiencias del cliente y por tanto los Customer Journey futuros.

1. Selección de indicadores de calidad de la experiencia:
   Uno de los criterios para seleccionar un indicador de experiencia es la frecuencia con la que se produce en los datos. Aunque no tiene por qué ser muy común, aún así debería ocurrir en al menos el 1% de todos los viajes del conjunto de datos para proporcionar una muestra estadísticamente válida. El tipo y el número específicos de indicadores de experiencia pueden seleccionarse por aplicación, y puede depender tanto de la riqueza de los datos disponibles, y las prioridades del usuario para medir la experiencia del cliente.
   
   
2. Construir un conjunto de datos para la formación y la validación:

   - Paso 1 - El algoritmo identifica a los clientes que hicieron un viaje que contiene el indicador de experiencia.

   - Paso 2 - Todos los viajes realizados por el cliente se extraen en un tiempo predefinido

   - Paso 3 - El algoritmo completa el conjunto de datos extrayendo viajes de clientes que no tienen esos indicadores de experiencia.

3. Calcular las características del viaje:
   Los viajes son transformado en un conjunto de características calculadas a partir de varios atributos del viaje. Esto incluye características como el número de canales diferentes, la duración en cada canal, se utiliza el canal de la razón, la duración total del viaje y muchos otros.
   
   
4. Modelo de entrenamiento:
   El conjunto de datos se transfiere al algoritmo de la IA que entrena un modelo que produce la probabilidad de que un viaje determinado active el indicador de experiencia. Basado en El conjunto de datos es transferido a la IA algoritmo que entrena un modelo que produce la probabilidad de que un viaje determinado desencadenar la experiencia indicador. El procedimiento de entrenamiento se repite para cada indicador de experiencia. Los modelos se almacenan en una base de datos y se utilizan en la fase de ejecución.
   
   
5. Validación del modelo:
   Se retiene una pequeña porción del conjunto de datos (alrededor del 20%) y no se utiliza para el entrenamiento. Para validarlo, tomamos el conjunto de datos que no se utilizó para el entrenamiento, y puntuamos el viajes basados en el modelo de entrenamiento. Si el modelo es fuerte, encontramos que con precisión predice los indicadores de experiencia en los que nos hemos entrenado. Si no cumple con una definición umbral, ese modelo es rechazado.